Nous nous intéressons aux approches formelles pour le développement de systèmes réactifs critiques. Le langage synchrone Lustre pour la spécification de tels systèmes a subit des évolutions majeurs au cours des dernières années en intégrant dans sa sémantique à base flots de données synchrones des constructions de plus haut-niveau appelées automates de modes (dans le langage Scade 6). Ceux-ci mettent en œuvre l’activation de modes de calculs en fonction des états et des transitions de l’automate, et reposent pour cela sur la sémantique des horloges du langage Lustre. En particulier, nous étudiions la prise en compte des horloges et des automates de modes dans l’outil de génération de tests GATeL dédié à l’origine au langage Lustre mono-horloge (flots de données purs). GATeL génère automatiquement des séquences de tests pour un modèle à partir d’un objectif de test décrit en Lustre à travers une exploration en arrière des dépendances entre flots et selon des teniques de résolution de contraintes. Nous présentons ces différents domaines et la mise en oeuvre des modifications apportées à l’outil pour prendre en compte les automates de modes. Enfin, nous définissons des critères de couverture structurelle pour les automates de modes et montrons alors comment, en les traduisant de manière automatique sous forme d’objectifs de tests, GATeL permet de générer des séquences couvrant ces critères. / Lustre is a synchronous dataflow-oriented language for the specification of reactive systems. Since its definition, it has been extended to support mode automata, a formalism in which computation modes are activated according to an extended state-machine. The semantics of mode-automata is heavily based on an appropriate use of the clock sampling features of Lustre. We present the modifications made in GATeL, an automatic test sequences generator originally designed for a mono-rate subset of Lustre. GATeL performs a lazy goal-oriented test sequences generation, based on constraint logic programming. We modify it so that it can handle the temporal constraints of clocks internally and efficiently generate tests sequences from state-maines specifications. We also present some existing structural test criteria for state-machines and adapt them to the specific case of mode-automata.

Ce projet de recherche traite du domaine de l’intelligence artificielle, plus précisément de la programmation logique, un type de programmation utilisée pour concevoir des systèmes dits intelligents. Ce type de programmation est toutefois assez complexe à assimiler et il n’existe, à notre connaissance, aucun outil interactif qui permette de montrer efficacement le processus d’exécution d’un programme logique. L’objectif de cette recherche consistait donc à proposer un modèle d’outil facilitant la compréhension de la résolution d’un programme logique. Le modèle proposé permet de représenter graphiquement et dynamiquement la trace de résolution d’un programme logique. Un prototype a été construit pour valider ce modèle avec des programmes écrits en langage Prolog. L’utilisateur peut ainsi suivre les étapes d’exécution à travers l’affichage dynamique d’un arbre de dérivation. Actuellement, le modèle ne permet pas de prendre en compte des programmes écrits avec différents langages de programmation, une telle généralisation serait une bonne amélioration.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Ce mémoire présente l'étude d'une approche particulière des langages de programmation logico-fonctionnels, fondée sur la logique des clauses de Horn avec égalité. Nous définissons d'abord la syntaxe et la sémantique des programmes que nous considérons. La syntaxe est celle de la logique des clauses de Horn avec égalité. La sémantique est donnée par le plus petit e-modele de Herbrand associe a un programme. Nous nous intéressons ensuite au calcul dans ce langage. Nous proposons pour cela une nouvelle règle appelée sldei-resolution comme seule règle de calcul. Nous montrons sa cohérence, sa complétude ainsi que sa completude forte. La mise en œuvre de la règle sldei-resolution nécessite un algorithme de resolution d'équations. Nous étudions de tels algorithmes fondes sur la relation de surreduction, et améliorons ces algorithmes par l'utilisation de stratégies de surreduction. Cependant, ces stratégies ne sont pas complètes dans le cas général. Nous proposons alors des conditions suffisantes sur ces stratégies afin de préserver la complétude des algorithmes considérés. Nous caractérisons ensuite une classe de programmes, dits uniformes, pour lesquels l'utilisation de n'importe quelle stratégie de surreduction donne un algorithme complet de resolution d'équations. Nous donnons de plus une methode de vérification de l'uniformité d'un programme. Par ailleurs, nous proposons des conditions syntaxiques pour qu'un programme soit uniforme. Enfin, nous décrivons les principaux traits d'un langage de programmation fonde sur l'approche présentée dans ce mémoire, et l'implantation que nous avons réalisée

Approche pour la réalisation d'outils de vérification des masques de circuit intégrés. Le système Comfor est un extracteur de schéma électrique paramétrable par la technologie. Il analyse des images de C.I. pour reconnaitre les composants électriques et calculer leurs caractéristiques. Comfor base à la fois sur des notions de programmation logique et des techniques de reconnaissance syntaxique de formes

Ce travail se situe dans le cadre des systèmes informatiques pour l'enseignement intégrant des capacités de raisonnement. Les exigences de ces EIAO (Environnement Interactif d'Apprentissage avec Ordinateur) sont à la fois d'ordre didactique et d'ordre informatique : exigence d'un contrat didactique à la sémantique claire et pré­cise; exigence d'une liberté maximale donnée à l'enseignant dans la formulation de ce contrat; exigence de capacités de déduction complètes; exigence de performances garantissant un niveau d'interactivité suffisant. Concrétement, nous avons conçu et réalisé le système TALC (Tuteur d'Aide Logique à la Construction) pour l'enseignement de la géométrie, dont l'objectif est de diagnostiquer la correction de la construction d'un apprenant vis-à-vis de la spécification d'une figure donnée par un enseignant. La définition du contrat didactique constitue le point central de notre travail. Notre point de vue est que son expression à l'aide de la logique du premier ordre est nécessaire à la fois pour obtenir une définition claire et pour fournir de bonnes explications à l'apprenant. Nous donnons ainsi une sémantique précise aux langages manipulés par le système : le langage logique LDL - à partir duquel est déterminé le diagnostic - et les langages d'interface. Nous présentons aussi les principes de la formulation de la théorie logique représentant les connaissances présupposées de l'élève. Nous établissons, par étapes de dérivation successives, l'expression logique de la correction d'une construction. Cette attitude est fructueuse. Elle nous a amenés à proposer le concept d'extension logique d'une formule par rapport à une autre, nécessaire pour prendre en compte des objets non décrits dans la spécification. Les perspectives ouvertes sont les suivantes : amélioration de la formulation du contrat didactique (par une meilleure définition de la négation), extension des langages d'interface, constitution de séquences didactiques, construction d'un modèle de l'apprenant à l'aide de techniques d'apprentissage et définition d'un langage d'expression des dialogues à tenir.

Les flux de télévision sont structurés : ils sont en effet composés de programmes successifs (journaux, films, magazines, etc.) et entrecoupés par des inter-programmes (publicités, bandes annonces, parrainages, etc.). Dès que les flux sont diffusés sur les ondes, ils perdent malheureusement toute information de structure. La problématique de la délinéarisation automatique est de retrouver la structure des flux TV, avec en particulier le début précis et la fin précise de chaque programme, à partir des signaux audiovisuels reçus et des métadonnées éventuellement fournies par les chaînes TV. Cette thèse présente un système complet de délinéarisation automatique rigoureusement évalué sur quatre semaines de flux TV réels, pour deux chaînes de télévision différentes. Les travaux se basent sur la propriété de répétition des inter-programmes. Cette propriété est exploitée à travers la détection de toutes les répétitions d'un flux grâce à une technique de clustering des images clés du flux. Ces répétitions servent à la création de segments qui sont ensuite classés en segments de programme ou en segments d'inter-programme suivant les caractéristiques des répétitions et les relations entre les segments. Pour cela, le système utilise la programmation logique inductive. Une fois les segments classés, les segments de programme appartenant à un même programme sont étiquetés et réunifiés grâce aux métadonnées éventuelles. En l'absence de métadonnées, les segments de programme d'un même programme peuvent être seulement réunifiés grâce à des similarités visuelles.

L'acquisition et la représentation des connaissances est un aspect central dans le domaine de l'Intelligence Artificielle car une machine intelligente doit avant tout s'appuyer sur des informations représentant le monde de façon suffisamment précise. Cette difficulté à disposer d'une représentation correcte du monde est particulièrement importante lorsque l'on a à faire à un monde changeant ou à des informations provenant de sources multiples. Nous proposons dans cette thèse une méthode de fusion syntaxique de croyances dans le cas où les croyances sont représentées dans le cas où il n'existe pas de priorités explicites ni entre les agents, ni entre les croyances exprimées par les agents. Cette méthode, appelée fusion par R-ensembles, repose sur la recherche des sous-ensembles de formules à retirer afin de restaurer la cohérence. Nous avons réalisé une mise en œuvre de cette méthode basée sur la traduction du problème de fusion en un programme logique avec sémantique des modèles stables. Nous avons d'abord proposé deux implantations : une adaptation de l'algorithme smodels ainsi qu'une autre implantation basée sur les instructions fournies par Lparse/Gringo. Nous avons testé cette dernière implantation avec des expérimentations portant sur des profils de croyances générés aléatoirement ainsi que sur les données issues d'un projet européen portant sur le relevé en archéologie sous-marine. Dans un deuxième temps, cette thèse propose une extension de la fusion par R-ensembles dans deux directions. Nous nous sommes ainsi intéressés au cas où des préférences sont exprimées entre les agents ou entre les croyances exprimées par chaque agent. Nous nous sommes également penchés sur le cas où les croyances sont exprimées sous forme de programmes logiques.

Le Web sémantique propose un ensemble de standards et d'outils pour la formalisation et l'interopérabilité de connaissances partagées sur le Web, sous la forme d'ontologies. Les ontologies biomédicales et les données associées constituent de nos jours un ensemble de connaissances complexes, hétérogènes et interconnectées, dont l'analyse est porteuse de grands enjeux en santé, par exemple dans le cadre de la pharmacovigilance. On proposera dans cette thèse des méthodes permettant d'utiliser ces ontologies biomédicales pour étendre les possibilités d'un processus de fouille de données, en particulier, permettant de faire cohabiter et d'exploiter les connaissances de plusieurs ontologies biomédicales. Les travaux de cette thèse concernent dans un premier temps une méthode fondée sur les structures de patrons, une extension de l'analyse formelle de concepts pour la découverte de co-occurences de événements indésirables médicamenteux dans des données patients. Cette méthode utilise une ontologie de phénotypes et une ontologie de médicaments pour permettre la comparaison de ces événements complexes, et la découverte d'associations à différents niveaux de généralisation, par exemple, au niveau de médicaments ou de classes de médicaments. Dans un second temps, on utilisera une méthode numérique fondée sur des mesures de similarité sémantique pour la classification de déficiences intellectuelles génétiques. On étudiera deux mesures de similarité utilisant des méthodes de calcul différentes, que l'on utilisera avec différentes combinaisons d'ontologies phénotypiques et géniques. En particulier, on quantifiera l'influence que les différentes connaissances de domaine ont sur la capacité de classification de ces mesures, et comment ces connaissances peuvent coopérer au sein de telles méthodes numériques. Une troisième étude utilise les données ouvertes liées ou LOD du Web sémantique et les ontologies associées dans le but de caractériser des gènes responsables de déficiences intellectuelles. On utilise ici la programmation logique inductive, qui s'avère adaptée pour fouiller des données relationnelles comme les LOD, en prenant en compte leurs relations avec les ontologies, et en extraire un modèle prédictif et descriptif des gènes responsables de déficiences intellectuelles. L'ensemble des contributions de cette thèse montre qu'il est possible de faire coopérer avantageusement une ou plusieurs ontologies dans divers processus de fouille de données / The semantic Web proposes standards and tools to formalize and share knowledge on the Web, in the form of ontologies. Biomedical ontologies and associated data represents a vast collection of complex, heterogeneous and linked knowledge. The analysis of such knowledge presents great opportunities in healthcare, for instance in pharmacovigilance. This thesis explores several ways to make use of this biomedical knowledge in the data mining step of a knowledge discovery process. In particular, we propose three methods in which several ontologies cooperate to improve data mining results. A first contribution of this thesis describes a method based on pattern structures, an extension of formal concept analysis, to extract associations between adverse drug events from patient data. In this context, a phenotype ontology and a drug ontology cooperate to allow a semantic comparison of these complex adverse events, and leading to the discovery of associations between such events at varying degrees of generalization, for instance, at the drug or drug class level. A second contribution uses a numeric method based on semantic similarity measures to classify different types of genetic intellectual disabilities, characterized by both their phenotypes and the functions of their linked genes. We study two different similarity measures, applied with different combinations of phenotypic and gene function ontologies. In particular, we investigate the influence of each domain of knowledge represented in each ontology on the classification process, and how they can cooperate to improve that process. Finally, a third contribution uses the data component of the semantic Web, the Linked Open Data (LOD), together with linked ontologies, to characterize genes responsible for intellectual deficiencies. We use Inductive Logic Programming, a suitable method to mine relational data such as LOD while exploiting domain knowledge from ontologies by using reasoning mechanisms. Here, ILP allows to extract from LOD and ontologies a descriptive and predictive model of genes responsible for intellectual disabilities. These contributions illustrates the possibility of having several ontologies cooperate to improve various data mining processes

La biologie des systèmes intègre données et connaissances par des méthodes bioinformatiques, afin de mieux appréhender la physiologie des organismes. Une problématique est l’applicabilité de ces techniques aux organismes non modèles, au centre de plus en plus d’études, grâce aux avancées de séquençage et à l’intérêt croissant de la recherche sur les microbiotes. Cette thèse s’intéresse à la modélisation du métabolisme par des réseaux, et de sa fonctionnalité par diverses sémantiques basées sur les graphes et les contraintes stoechiométriques. Une première partie présente des travaux sur la complétion de réseaux métaboliques pour les organismes non modèles. Une méthode basée sur les graphes est validée, et une seconde, hybride, est développée, en programmation par ensembles réponses (ASP). Ces complétions sont appliquées à des réseaux métaboliques d’algues en biologie marine, et étendues à la recherche de complémentarité métabolique entre Ectocarpus siliculosus et une bactérie symbiotique. En s’appuyant sur les méthodes de complétion, la seconde partie de la thèse vise à proposer et implémenter une sélection de communautés à l’échelle de grands microbiotes. Une approche en deux étapes permet de suggérer des symbiotes pour l’optimisation d’un objectif donné. Elle supporte la modélisation des échanges et couvre tout l’espace des solutions. Des applications sur le microbiote intestinal humain et la sélection de bactéries pour une algue brune sont présentées. Dans l’ensemble, cette thèse propose de modéliser, développer et appliquer des méthodes reposant sur des sémantiques de graphe pour élaborer des hypothèses sur le métabolisme des organismes. / Systems biology relies on computational biology to integrate knowledge and data, for a better understanding of organisms’ physiology. Challenges reside in the applicability of methods and tools to non-model organisms, for instance in marine biology. Sequencing advances and the growing importance of elucidating microbiotas’ roles, have led to an increased interest into these organisms. This thesis focuses on the modeling of the metabolism through networks, and of its functionality using graphs and constraints semantics. In particular, a first part presents work on gap-filling metabolic networks in the context of non-model organisms. A graph-based method is benchmarked and validated and a hybrid one is developed using Answer Set Programming (ASP) and linear programming. Such gap-filling is applied on algae and extended to decipher putative interactions between Ectocarpus siliculosus and a symbiotic bacterium. In this direction, the second part of the thesis aims at proposing formalisms and implementation of a tool for selecting and screening communities of interest within microbiotas. It enables to scale to large microbiotas and, with a two-step approach, to suggest symbionts that fit the desired objective. The modeling supports the computation of exchanges, and solving can cover the whole solution space. Applications are presented on the human gut microbiota and the selection of bacterial communities for a brown alga. Altogether, this thesis proposes modeling, software and biological applications using graph-based semantics to support the elaboration of hypotheses for elucidating the metabolism of organisms.